研究目的
提出一种基于模糊逻辑的根因分析系统，用于LTE网络的自愈功能，通过遗传算法学习规则库以自主解决无线接入网中的问题。
研究成果
针对移动网络自诊断的模糊控制器规则库获取所提出的遗传学习算法展现出鲁棒性与有效性，其效果与专家定义规则相当甚至更优。该方法能适配故障排查专家的推理逻辑，简化知识获取过程并提升系统可解释性。
研究不足
该研究承认实际网络具有复杂性和可变性，指出所提方法在更复杂场景中的可扩展性和性能有待进一步研究。
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 2019.6.23-2019.6.27] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于非线性椭圆旋转技术产生的高保真少周期激光脉冲
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 2019.6.23-2019.6.27] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于非线性椭圆旋转技术产生的高保真少周期激光脉冲
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8873203
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。在该网络中，自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最大限度减少对用户的影响。自愈功能包括自动故障检测、根因分析、故障补偿及恢复。本文提出一种基于模糊逻辑的根因分析系统，并采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，从而简化知识获取与系统输出解读。结果表明，该系统获得的结果与专家人工定义规则时相当甚至更优，且显著优势在于无需专家介入系统定义。此外，由于无需强制进行参数微调，该系统具有强鲁棒性。
作者：
Emil J. Khatib，Raquel Barco，Ana Gómez-Andrades，Inmaculada Serrano
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